26.04.2023

CityRiddler: Was Städtetouren und Mitarbeiter:innen-Onboardings gemeinsam haben

Eine Begeisterung fürs Rätselraten inspirierte die Wiener Gründerin Tanja Zigart zu einer Rätsel-App zur Stadterkundung. Die Anwendung wird nun durch neue Features erweitert und auch im B2B- und B2B2C-Bereich angeboten.
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CityRiddler, Rätsel, Tour
CTO Lukas Baronyai, CEO Tanja Zigart und CFO Deivis Shomo von CityRiddler (c) CityRiddler

Jede Stadt hat ihre Geheimnisse. Diese befinden sich meist abseits der überlaufenen Touristen-Hotspots. Der Nachteil: Als Reisende:r muss man die spannenderen und versteckten Orte der Stadt meist wie die Nadel im Heuhaufen suchen. Die App des Wiener Startups CityRiddler könnte da Abhilfe schaffen. Sie lüftet Stadtgeheimnisse auf spielerische Art: durch Rätselraten – und bald auch Augmented Reality.

Städte durch die Linse von Einheimischen erkunden

Möchte man eine neue Stadt erkunden und tiefergehendes Wissen über ihre Kultur und Geschichte erhalten, empfiehlt es sich meist, eine Tour zu buchen. In der CityRiddler-App kann man genau das machen, und sich das Wissen durch Rätselraten interaktiv aneignen. Ein bisschen wie bei einer Schnitzeljagd. Die Rätsel werden von einheimischen „Creators“ erstellt, die genau wissen, welche Orte in der eigenen Stadt besuchenswert sind. Im Rätselrepertoire von CityRiddler befinden sich etwa Wort-, Such- oder Zahlenrätsel.

So funktioniert der Rätsel-Tourguide

CEO Tanja Zigart hat ein Doktorat im Bereich Mensch-Maschine-Interaktion an der TU Wien abgeschlossen. 2021 gründetete sie, angetrieben unter anderem durch eine persönliche Begeisterung fürs Rätselraten, gemeinsam mit Lukas Baronyai und Deivis Shomo das Startup CityRiddler.

Derzeit basiert die App auf einem Freemium-Modell. User:innen können sich eine Route generieren lassen und die ersten drei Rätsel gratis ausprobieren. Wenn es ihnen gefällt, können sie eine Tour kaufen. Der Preis der Tour ist abhängig von der Dauer: „Wir bieten die Touren von einer bis zu vier Stunden an. Man kann jederzeit pausieren. Die Kosten belaufen sich auf zehn bis zwanzig Euro für eine Gruppe von bis zu sechs Personen“, erklärt Tanja Zigart.

Augmented-Reality-Rätsel

„Unser Ziel ist es, eine Art persönlichen Städtereise-Assistenten zu kreieren, der Reisenden in jeder Stadt das optimale Erlebnis mit so wenig Rechercheaufwand wie möglich bietet“, erzählt Tanja dem brutkasten. Kommt man also in eine Stadt und interessiert sich für Musik und Geschichte, zeigt einem die App alle diesbezüglichen wichtigen Spots an. Zudem kann man angeben, wie viel Zeit man zur Verfügung hat und die Anwendung gibt einem die optimale Route aus.

Dazu soll CityRiddler in Zukunft auch beliebte und empfohlene Restaurants und Bars anzeigen. An den einzelnen Orten können Nutzer:innen Rätsel lösen, um die Stadt in der Tiefe kennenzulernen. In Zukunft wollen die Entwickler:innen auch Augmented-Reality-Elemente in die Rätsel einbauen. Dabei sollen statt des Textes beispielsweise Objekte eingeblendet werden, die das Rätseln noch interaktiver und visuell spannender gestalten sollen.

Verstärkter B2B-Fokus: Schnitzeljagden im Büro

Schnitzeljagden verbindet man nicht unbedingt mit dem grauen Büroalltag. CityRiddler zeigt, dass die beiden durchaus miteinander vereinbar sind. Seit Februar 2023 richtet sich CityRiddler gezielt an Unternehmen, die die Rätsel-App als Erkundungs-Tool für neue Mitarbeiter:innen nutzen. Diese können so auf unterhaltsame und spielerische Art den neuen Arbeitsplatz kennenlernen.

Indoor-Touren bei Events

Nicht nur fürs Onboarding, auch für Firmenevents lässt sich die App nutzen. „Wir haben zum Beispiel viele Anfragen für Teambuildings oder auch für Indoor-Touren bekommen. Bei TEDxVienna oder bei anderen Veranstaltungen haben wir zum Beispiel Indoor-Schnitzeljagden gemacht. Technisch ist das für uns möglich, da es das gleiche Prinzip wie bei den Outdoor-Touren ist, nur der Content ist anders“. Gerade probiert CityRiddler das B2B-Modell mit den ersten Testkund:innen aus und beobachtet, wie es tatsächlich auch angenommen wird.

Pivot im Business-Modell

Zudem setzt CityRiddler verstärkt auf den B2B2C-Channel: „Mit unserem Freemium-Modell waren wir zunächst sehr B2C-fokussiert. Da wir gemerkt haben, dass B2C doch sehr marketingintensiv für einen umkämpften Markt ist, haben wir beschlossen, mehr in Richtung B2B und B2B2C zu gehen und haben einen Pivot in unserem Business-Modell gemacht“, erklärt Co-Founderin Tanja Zigart.

Dort wolle man bestehende Sales Channels in der Hotellerie und Tourismus-Branche nutzen. Konkret sind CityRiddler dabei Partnerschaften mit verschiedenen Hotels und Airbnbs eingegangen. Diese bieten die App ihren Gästen als Tool an, um die jeweiligen Städte zu erkunden. Zudem arbeitet CityRiddler mit einzelnen Tourguides zusammen und auch mit Kulturveranstaltungen, wie etwa im Sommer 2023 mit dem Street-Art Festival Calle Libre.

Neue Förderung an Land gezogen

Erst kürzlich hat das CityRiddler-Team für den Ausbau der App und die Nutzung weiterer Technologien wie Augmented Reality (AR) die Female-Creatives-Förderung der Wirtschaftsagentur Austria erhalten. Gemeinsam mit den anderen laufenden Förderungen – dem AWS First Inkubator und einer Förderung der FFG – ist das Wiener Startup derzeit gut finanziert.

In Zukunft wollen die CityRiddler-Entwickler:innen noch mehr Städte erschließen. Bisher habe man vor allem darauf geschaut, sich in Wien zu etablieren. Hier gibt es eine Creator’s Community, die bereits um die 20 Rätselersteller:innen umfasst. Auch in Berlin kann man die App bereits nutzen. Für die Auswahl der weiteren Städte haben Tanja und ihre Kolleg:innen Reiseströme von Wiener Nutzer:innen analysiert. Die Reise von CityRiddler scheint jedenfalls weiterzugehen.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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